※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 大正から昭和初期の上海で、文化サロン的な役割を果たした伝説の書肆「内山書店」に焦点を当て、対華21ヵ条要求から日中戦争へと続く、日中両国の関係が最悪だった時代のなかで育まれた、両国文化人の交流を描く。激動の時代に築かれた日中友好の架け橋。

神話というと完全なフィクションで、歴史を考える上での史料的価値を全く認めないという考え方の人がいます。しかし、わたしは神話というものは、ある程度、安定した世の人々が、先祖の過去の業績を称えるために作るものですから、すべてが嘘と考えるのは無理があると思います。（本文より）　伝説はなぜ生まれ、語り継がれてきたのか？　伝説に秘められた驚愕の真実を井沢元彦が暴く！

本書は、日本の株式投資のこれまで100年間を折々の事象とともに見ていきつつ、その大きな流れを知り、投資の視点や市場の見方を教えるのが目的だ。 著者は1960年に証券業界に入り、日本の株式市場の発展を内側から体験する中で、ファンドマネジャーとして長く活躍。 プロの投資家、アナリストたちからも尊敬を集めてきた。 その著者が、業界全体と個人の視点を織り交ぜつつ、日本の株式投資のこれまで100年を振り返り、これからを鋭く予測する。 具体的には、全体を3部に分けて構成している。 第1部は著者がじかに体験してきた証券業界の動きをオーバーラップさせながら、株式相場の知識や相場観を中心に解説。 何をよりどころにし、自分の視点が間違っていないかをどうチェックするのか、天井と底値をどう見つけるかなど、実践的なノウハウも盛り込んでいる。 またアベノミクスを「典型的な官製相場」とし、著者なりの捉え方やそこに存在する問題点などを明らかにする。 第2部は本書のメインとも呼べる部分だが、戦前、戦後、高度成長、バブルとその崩壊、そしてその後の相場まで、100年あまりの歴史を振り返る。 特に、証券界おいてバブルはどこに問題があったのか、当時の海外投資家の目に日本の株式狂乱はどのように映っていたのかといった点を、実体験を通して解説できるのは著者ならではだろう。 最後の第3部は、まだ無名だったマキタや任天堂、ファナックなど、著者が証券アナリストとして実際に訪ねてきた企業の当時の様子を振り返っていく。 それらを通して、会社の経営や成長性をどんな点から分析し、読むのかを解きほぐすのが趣旨である。

ジム・ロジャーズとラリー・ウィリアムズに学び、アブダビ投資庁でオイルマネーを運用してきた「伝説のファンドマネージャー」が実践している投資の技術。チャートでの銘柄選択、ビッグ・チェンジの捉え方、テクニカル分析による人気度の測り方など、ビジュアル的に考えることで、効率的な投資ができるようになる。

伝説のプロ経営者が「これからのビジネスリーダー」に贈る、成功者になるための普遍・不変の原理原則！ 著者は、シェル石油、日本コカ・コーラ、ジョンソン・エンド・ジョンソン、フィリップスなど、グローバル・エクセレント・カンパニー６社で活躍し、３社で社長職を、１社で副社長職を務めました。 32歳のとき45歳で経営者になると誓い、研鑽を積んだ著者は言います。 「ビジネスリーダーとして成功できるかどうかは、30代をどう過ごすかで決まる」「成功するための『原理原則』があるにもかかわらず、多くの人がそれを知らず、我流で動いて遠回りしている」と――。 本書には、表面的・便宜的にリーダーシップを発揮するためのテクニックは一切出てきません。書かれているのは、50年におよぶプロ経営者生活で、著者が先人に学んで実践し、著者自身を助けてくれた、リーダーその人の力量を伸ばし、器を広げる「原理原則」です。 いまも多くの経営者やビジネスリーダーを指導するなかで著者が教えている、この黄金の「原理原則」を、読者のみなさんにお届けします。本書は「学びと行動」の実践的指南書です！

日本が誇る投資のバイブル『会社四季報』を30年以上編集してきたからわかる！ 人と10倍も100倍も差を付ける超・活用術。お宝銘柄、大化け候補、最高益企業、割安株の見つけ方教えます。 明日から読み方が変わる16章！ 第１章　会社四季報は毎号読むから意味がある 第２章　各号の特長を生かしてお宝銘柄を発掘！ 第３章　会社四季報、１冊だけ買うなら何を買う？ 第４章　稼ぎ頭を見抜くとっておきテクニック 第５章　人と１０倍差を付ける会社四季報読解術 第６章　業績欄「知ってるつもり」じゃもったいない 第７章　大化け候補を探せ！ 第８章　外国人投資家が好きな株・嫌いな株 第９章　会社四季報「分解術」で大事なことが見えてくる 第１０章　キャッシュフローでわかる儲けのウソ・ホント 第１１章　最高益企業を狙え！ 第１２章「フル生産」の落とし穴 第１３章　年収の変化は一大ヒントなのだ 第１４章　売上高には不思議がいっぱい 第１５章　割安株の本当の探し方 第１６章　株価チャートはここだけ見よ！

投資家向けセミナーも毎回大盛況のベテラン編集者が会社四季報「超」活用術を大公開。人と10倍も100倍も差を付ける「お宝銘柄」「大化け候補」「割安株」の見つけ方を伝授します！

ビジネスパーソンにとってホテル利用は欠かせない。 しかしリモコンに使ったことのないボタンがあるように、 ホテルの使い方をすべて知っている人は案外少ない。 そこで本書ではビジネスパーソンが知っておくべきホテルの使い方を紹介する。 夏直前、出張や休暇に欠かせない「ホテル」の使い方、ホテルのプロが教えます。

12人の名投資家に学ぶ日本株で勝つ方法。ピーター・リンチ、ウォーレン・バフェット、ベンジャミン・グレアム、フィリップ・フィッシャー、ジョージ・ソロス、ジム・ロジャーズ、是川銀蔵、ジョン・メイナード・ケインズ、ジョン・テンプルトン、マーティン・ツバイク、ジョン・ネフが登場。使える手法は巨匠に学べ!

「だから　私は命が疲れたと言うまで　せいいっぱい生きよう」。この詩をかいて4か月後になくなったゆきなちゃん、白血病をのりこえて医師をめざすもりたくん……。病気になっても笑顔で生きたこどもたちの物語。

製造業の頂上決戦! 巨額投資で市場を席巻する中国、韓国企業。世界をリードしてた日本企業は勝機を見出せるか--。 パナソニック、GSユアサ、村田製作所、ATL、 サムスンSDI、LG化学、CATL、BYD……。 次世代革新電池を視野に入れた競争の最前線を徹底解説。 1887年に屋井先蔵が世界に先駆けて乾電池を発明して以来、日本の電池産業は長く世界をリードしてきた。とりわけ1960年代以降は隆盛期を迎え、次々と新たな電池を開発、生産を開始した。さらに1983年には旭化成の吉野彰氏らが経済社会を大きく変えることとなるリチウムイオン電池の原型を確立。1991年にソニーが世界初の製品化を実現した。 日本電池産業の輝かしい歴史も、21世紀に入ると様相が変わる。韓国企業が日本勢を追い上げ、2010年にはサムスンSDIがモバイル用リチウムイオン電池で世界シェアトップに立った。近年は、さらに高い性能を要求される自動車搭載用の大型リチウムイオン電池の世界で、中国勢が急速にシェアを伸ばしている。高性能電池の開発、製造の行方は、製造業の頂点に立つ自動車産業の未来をも左右する。世界の環境規制、中国の産業政策などもあいまって、日本の牙城だった電池産業が大きく変貌しようとしている。

電池の大型化とともに電気自動車、住宅用蓄電池などの巨大市場が誕生しつつある。その現実にどう対応すべきか。最先端企業の丹念な取材を通してはっきり見えてきた次世代産業の姿。 【主な内容】 【プロローグ】電池で走るクルマ 第1章　電池は日本を救えるか 第2章　電池とは何か 第3章　覇権争い──リチウムイオン電池の攻防 第4章　材料メーカーの戦略 第5章　覇権の行方 第6章　太陽電池と燃料電池 第7章　覇権を制するために 【エピローグ】佐吉電池 あとがき──日本産業は復活する

電通「鬼十則」――これはかつて「広告の鬼」と恐れられた電通四代目社長・吉田秀雄が遺した仕事の掟・十ヶ条である。もともとこの十ヶ条は、昭和26年に電通社員に向けて作られたものだった。それが口コミでビジネスマンや企業に広がり、いまやあの有名なGE社のオフィスにも飾られるほど、多くの人に支持されてきている。本書はその不朽のビジネスバイブルについて、広告戦略のプロが明快に解説したものである。“仕事は自ら「創る」可きで 与えられる可きではない”“「大きな仕事」と取り組め 小さな仕事は己を小さくする”“頭は常に「全廻転」 八方に気を配って一分の隙もあってはならぬ サービスとはそのようなものだ”など、半世紀経た今でも色あせない原理・原則が凝縮されている。その上で著者はいう。「まず始めよう。行動を起こさない者には、失敗もないが、成功も100%起こらない」。未知のビジネスにチャレンジする意欲が湧いてくる本!

「商品をもっと売りたいけれども、何から始めたらいいかわからない……」「世の中のトレンドの移り変わりが激しく、どう対応したらいいかわからない……」そんなときこそ、マーケティングリサーチ（＝ヒットをつくる「調べ方」）の出番！　リサーチを上手に使えるようになれば、正しい「ターゲット」と「セールスポイント」を早期に絞り込めるようになり、無駄なお金や時間、労力といったコストをかけずに、ビジネスを成功させることができるようになる。だから、行き詰まっているときこそ、リサーチを活用しない手はない。著者は、広告会社・電通のマーケティング部門で戦略プランナー職を10年以上続け、本格的なマーケティングリサーチを現場で叩き込まれてきた人物。また、その経験をもとに、ヒットをつくる「調べ方」に特化し、ステップをできる限り簡略化したノウハウを言語化するとともに、効率化のためのオリジナルツールやテンプレートも開発。そしてそれらは今、電通のマーケティング部門の、毎年恒例の新人教育プログラムの1つとして使われている。その内容を、1冊にすべて詰め込んだのが本書である。「リサーチと言われても、何からやればいいのかわからない」「基本をちゃんと習ったことがない」……そんな人、必読！

「広告」と「売場」を連動させるプロモーションの「正攻法」はもう通用しない！ 心理学、行動経済学、脳科学、人間工学などのさまざまな学問の知見を動員、事例分析や実験・調査を進め、「売れるパターン」を法則化！ １．どこででも、使える！ ２．明日から、試せる！ ３．すぐに、効果が表れる！ 広告ギライ時代の“買わせる技”34連発！

デジタル社会が日々進展する中で、デジタルを活用したマーケティングはあらゆる企業の将来を左右する重要課題です。しかし、「何からはじめればいいのか」「上司にどうやって説明すればいいのか」「取り組み始めたけれど、本当に効果を上げているのだろうか」などなど、多くの担当者を悩ませているのも事実です。そこで本書では、当該領域のプロフェッショナルたちが、事例や図版を使いながらマーケティング課題にあった解決策とヒントをお教えします！

ワールドカップ開催、それにともなうスポンサー、放映権――。70年代半ばまで欧州中心だったサッカー界を大きく成長させ、そして腐敗させたアベランジェとブラッターというFIFAのドン。その背景には、日本の総合広告代理店・電通の影があった。誰がサッカーを“仕切る”のか。2月末の会長選を前に、サッカービジネスを知り尽くす電通元専務取締役が、すべてを語った。巨大化するサッカーとカネの関係にメスを入れる、意欲作。

小林一三神話を覆す! 私鉄黎明期の語られざる歴史｢阪急や阪神、東急や西武といった"電鉄"が、衛生的で健全な"田園都市"を郊外につくりあげた｣――よく知られたこの私鉄をめぐる物語の深層には、｢寺社仏閣｣を舞台とする語られざる歴史があった。初期の電鉄をめぐる世界では、神社仏閣とそれを取り巻く人々の、ある意味無軌道とも言える行動が郊外空間を作り出していったのである。それは、近代的な都市計画といった無機質なものでも、経済的な功利性のみだけでも説明のつくものではなかった。とくに、われわれが通常イメージするような鉄道が確立してくる以前の黎明期には、現在の視点からみると｢怪しい｣人々が蠢いていたのである。そうした人々を突き動かしていたのは、寺院や神社を興隆させたいという熱情であった。｢わが門前に鉄道を｣……そのすさまじいまでのパワーが、電鉄を、ひいては日本の都市を作り出していったのである。本書は、｢電鉄｣と社寺を取り巻く｢怪しい人々｣に光を当てることで、都市と鉄道という近代化の物語の陰に隠された歴史を明らかにしようというものである。近代の荒波を生き抜く希望を鉄道に見いだした寺社と、そこに成功栄達の機を嗅ぎつける怪しくも逞しき人々が織りなす、情熱と欲望、野望と蹉跌のドラマ。鉄道誘致と都市開発をめぐる、ダイナミックで滑稽で、そして儚い、無二の日本近代都市形成史。【本書の内容】序章 ｢電鉄｣はいかにして生まれたか第一章 凄腕住職たちの群像――新勝寺と成田の鉄道第二章 寺門興隆と名所開発――川崎大師平間寺と京浜電鉄第三章 ｢桁外れの奇漢｣がつくった東京――穴守稲荷神社と京浜電鉄第四章 金儲けは電車に限る――池上本門寺と池上電気鉄道第五章 葬式電車出発進行――寺院墓地問題と電鉄終章 日本近代大都市と電鉄のゆくえ

著者・津田命子が発見したアイヌ文様構成法によるアイヌ刺しゅう入門。伝統的な技法を基礎から学ぶ一冊。

本邦初のアイヌ刺しゅう教則本。「チヂリ編」「カパラミプ編」に続く第3弾。著者は、長年にわたって北海道立アイヌ総合センターで“アイヌ刺しゅう教室”を企画・運営。ライフワークであるアイヌ文化の復元と伝承の研究成果で北海道文化奨励賞を受賞している。本書は、その研究の裏づけに加え、広く一般の人が楽しめるような手芸のテキスト本として編集した。

世界中で今まさにブーム（と言うか大きなうねり）の最中にある電動アシスト自転車。子育て中のママ・パパはもちろん、老若男女すべての世代に静かなブーム。ほんの少しの「電動アシスト」という力で、すべての人を、自転車フレンドリーに。 本書を片手に、電動アシスト、試してみませんか？　電動のメリットがたくさん。気づかなかった電動アシストならではのノウハウも。楽しさと楽ちんさ、ふたつの「楽」が共演する、新たな自転車の世界。目からウロコの使い方など、さまざまな発見も！知っているようで実は知らない！　電動アシスト自転車使こなしガイド。

幸福度＆国際競争力が、ともに世界トップクラスという奇跡の国デンマーク。 そんな「いいとこどり」が実現する背景には 「休み」への異常な情熱があった……！ ◎なぜデンマーク人は平日16時に退社して、 夏には１か月休むのに、国際競争力が世界トップクラスなのか？ ◎「メールに即レスする日本人」と「返信しないデンマーク人」、 考え方の違いとは？ ◎ビジネス効率性６年連続世界一、デンマーク人の 「生産性と幸福度」を高める休日の過ごし方ベスト３は？ ◎世界幸福度ランキング上位常連国デンマークで 「離婚」と「転職」が多いワケ 最強のワークライフバランス国家に学ぶ 人生の質を爆上がりさせる「休み方」！ ■ 本書の構成 第1章：休みベタな日本人、休みの達人デンマーク人 第2章：デンマーク流「休む哲学」 第3章：アタマとココロを休める北欧の知恵 第4章：人生の幸福は「体験の共有」にある 第5章：休養が社会を変える 第6章：人生の質を高める休みのデザイン

「雑談」で5年連続ビジネス効率性世界一！！　ベストセラー『デンマーク人はなぜ4時に帰っても成果を出せるのか』著者による「デンマークのすごいコミュニケーション」デンマークの職場では、仕事に行き詰まると、同僚とコーヒーを飲みながら「3分の雑談」を交わす。長時間の会議より、一日数回の立ち話を重視。メールやチャットは必要最低限にとどめ、自由なコミュニケーションを頻繁にとることで、課題を即座に解決し、組織の生産性を高めている。そんなデンマークはIMD（国際経営開発研究所）の調査で5年連続（2020年～2024年）ビジネス効率性世界1位に選ばれた。本書では、その圧倒的なビジネス効率性の背景にある「雑談文化」に着目。チームの生産性向上から組織の成長、自由な対話によって生まれるイノベーション、個人の自己実現にいたるまで、デンマーク式雑談がもたらす驚くべき効果を解説する。デンマーク人のイメージが一変し、あなたの働き方が好転すること間違いなし！　〈目次〉第1章 雑談をなめるな！――最高の成果は「3分の雑談」で決まる　第2章 壁打ち、壁打ち、壁打ち！――うまくいくための最短ルート　第3章 雑談がチームを強くする――世界を変えるアイデアはひとりでは生まれない　第4章 日常に「余白」をつくれ――こうすれば、会話がもっと楽しくなる　第5章 やりたいことは、誰かに話せ――夢をかなえる「雑談と対話のチカラ」　終章 デンマーク人はなぜ雑談を大切にするのか――「活かし合う組織」「活かし合う社会」

幸福度調査でトップ3常連国である「北欧の幸せな国」デンマークは、2022年・2023年と2年連続で「国際競争力1位」に選ばれた。千葉県よりも人口の少ない北欧の国が、なぜ世界と肩を並べるビジネス国に成長できたのか。デンマーク在住の著者がビジネスパーソンを取材してわかったのが、その生産性の高さ。DXを活用し、圧倒的スピードでプロジェクトをこなす一方で、午後4時に退社して家族との時間を過ごす。高い生産性とワークライフバランスを実現させる要因は、「ムリしない、させない」時間の使い方と職場の人間関係にあった。デンマーク人は職場や家庭で生じる人間関係のイライラ・モヤモヤを自然なかたちで排除している。本書は、国際競争力が2年連続1位でありながら、仕事への満足度も幸福度も高いデンマーク人の働き方・コミュニケーション方法・仕事やキャリアに対する考え方を明らかにし、日本人も使える楽しい「働き方」を提案する。現地のビジネスパーソンへの取材から働き方78のポイントを抽出、巻末には「デンマーク人から学ぶ『働き方のコツ』」リスト収録。

あなたがふだん使う電気料金で、お気に入りのアーティストを応援しよう。電力会社が発電した電気を取り次ぎ、ユーザーに販売するという電気小売りの自由化の流れが様々な方面に拡大している。その取り次ぎ販売サービス会社に音楽業界が目を付けた。専用アプリを介して電力会社と応援するアーティストを選択すれば、ファンが使った電気料金の一部がアーティストに還元され、ファンは特典として最新楽曲の配信等が得られる。業界激変のビジネス提案の書。

日本では空気や水のように、なに不自由なく使える電気。この環境を支えているのが電力会社です。全国に10社ある電力会社は、その地域のリーディングカンパニーであり、地域経済をリードする存在でもあります。しかし、電力会社がいったいどんな仕事をしているのかは、一般の人にはいま一つ見えてこないのが実情です。本書は、そんな電力会社の「おしごと」を正面から取り上げました。街頭に建つ電柱や電線の保守から、資源国との交渉、原子力発電、国家的温暖化対策への協力、そして意外な新規事業まで、仕事の分野は実に幅広いものです。業界をよく知る人の間では「職種のデパート」とさえ言われるほどです。そうした職種の一つひとつを、丹念な取材によって浮かび上がらせました。電気を自由に使える当たり前の環境を維持することが、いかに大変なことか。そして、それを支える数々の仕事への興味を誘うのが本書です。電力業界への就職希望者だけでなく、すでに電力・エネルギー業界に身を置く方にとっても、改めて「おしごと」を見直すことができる必読の書です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 DR(需要応答)・VPP(仮想発電所)・アグリゲーターのことが初歩から分かる！ 　本書は学術書や研究論文ではありません　。「電力事業は大河ドラマ」をコンセプトに、明治時代黎明期から戦中戦後、高度経済成長期を経て東日本大震災・福島第一原子力発電所事故に至る電力事業の変遷を辿りつつ、電力システム改革で開花するDR（デマンドレスポンス）・VPP(バーチャルパワープラント)、そしてその担い手であるアグリゲーターについて分かりやすく解説しています。併せて、容量市場・需給調整市場・再生可能エネルギー主力電源化の在り方について、政府審議会委員と事業者の両目線で紐解きます。本文中のコラムでは、気になるキーワードの背景について、34年の知見を基に洞察を加えています。 　電力ビジネスの未来を理解するため、エネルギービジネスに携わっている方や起業を目指す方、電気工学系を志す学生には必携の書です。 第1章　電力事業は大河ドラマなり 第2章　分散型電源へのパラダイムシフト 第3章　DR今昔 第4章　VPPが創造する新たな時代

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 日本の新しい電力流通・取引！ 　太陽光発電等の再生可能エネルギーの普及を目指し、2009年に固定価格で一定期間、電力を買い取る制度が始まりました。そして、2019年（10kW以上は2029年）以降、買い取り期間が終わる太陽光発電設備が続々と生まれています（ポストFITや卒FITと呼ばれています）。 　住宅用10kW未満の太陽光発電設備の場合、2009年には48円/kWh、2018年では26円に下がっており、ポストFIT後の太陽光発電の買い取り価格は8円/kWh前後の価格帯で各社が提案をしています。 　このような価格帯になってくると、自宅に蓄電池を設置し、昼間は太陽光発電で充電、夜間には充電された電力を使用するということの経済的メリットが見えてきます。あたらしい電力流通が始まるといえます。 　本書は、太陽光発電等再生可能エネルギー設置者と需要家（住宅・企業等）とのP2P電力取引について、技術やブロックチェーン・機械学習の活用を解説します。 　電力関係者必携の書籍です。 ※P2Pとブロックチェーン 　P2P（ピーツーピー）は、Peer to Peer（ピアツーピア）の略で、本書の場合は、発電者と需要家がそれぞれPeerであり、1対1の取引を意味します。 　ブロックチェーンは、発電者と需要家の1対1の取引の記録に使用します。改ざんされにくく低コストなシステムであるため、利用量等の記録に適切な技術といえます。 第1章　日本の電力事情 第2章　あたらしいエネルギーの動き 第3章　P2P電力取引システム 第4章　P2P電力取引の技術 第5章　P2P電力取引の事例 第6章　日本の電力流通の未来像

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■電話恐怖症を克服する 家庭に固定電話がないことも多く、個人個人がスマートフォンを持つ現代でも、会社に入ると新人は電話をまっさきに取ることになります。本書は、知らない人からの電話が苦手だという人のための一冊です。 ■具体的な場面ごとに応対例を紹介 電話の受け方・かけ方、取り次ぎ方、用件の聞き方などの基本的な電話応対から、不在時の対応、営業電話の処理の仕方、問い合わせ電話の応対などの応用的な応対を、具体的な応答例を紹介しながら解説しているのでわかりやすいはずです。また、実際の応対の際に、そのままフレーズを使うこともできます。 ■クレーム対応や緊張しがちな場面での応対 クレーム対応についても詳説しています。冷静に対応するための心構えや実際のクレーム電話へのお詫びの仕方、話の聞き方、状況の確認の仕方などを解説しています ■目次より １章　電話応対の心がまえ ２章　電話の受け方 ３章　電話のかけ方 ４章　敬語の基本 ５章　クレーム対応 ６章　緊張しやすい場面 ■監修者について 直井みずほ（ナオイミズホ） おもてなし講師。国際おもてなし協会代表理事。御三家ホテル、航空会社にて多くのVIPをおもてなし。おもてなしをつなぐひろげることをテーマに「おもてなしに関する資格」の認定も行う、国際おもてなし協会を設立。世界初の『おもてなしの教科書』を発売。監修書は『オトナの気づかい＆マナーサクッとノート』（永岡書店）、『図解でわかる！ ビジネス文書』（秀和システム）など多数。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 全ページ、かわいいカラーイラストで解説された、電話応対が楽しく学べる本！ 知らないとハズカシイ、電話の基本マナーからクレーム電話のスマートな対応まで、ビジネス電話の作法が身に付きます！ 電話は、顔が見えないやり取りだけに、「心が和らぐ声のトーン」「状況に応じて、かけるひと言」など、ちょっとした差で、相手によい印象を与えることができます。 よくある実例をもとに、ビジネスもうまくいく電話応対のルールとマナーを紹介します。

突然ですが、あなたは信じられますか？　「私語は厳禁で、休憩もなく、朝から晩まで一日中電話で営業」「上司が部下を怒鳴りつけるのは日常茶飯事で、鉄拳制裁も珍しくない」「左手は受話器にガムテープでぐるぐる巻き。 トイレに行くにも食事をするにも電話の線をはずすだけで、左手と受話器は一体のまま」これは、著者が以前に勤めていた会社の風景です。 電話営業が初めてだった著者は、もちろん結果をだすことができず、すぐに電話恐怖症になってしまいます。 しかし、あることがきっかけで、電話には「感情」がキーポイントであることに気付きます。　そして、たちまち成績が上向き、ついにトップセールスをあげるのです。　本書では、著者を“落ちこぼれからトップセールスマン”にした「エンパシートーク」のすべてを明らかにしています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 電話帳が情報文化の発展に寄与した軌跡をたどり、アナログからデジタルへと情報検索ツールとして発展する可能性を展望する。

■電話がつながる仕組みが詳しくわかる! 電話機の受話器を上げてダイヤルし、電話相手の声が聞こえてくるまでには、ほんの数秒しかかかりません。この短い間に、電話ネットワークの中では、様々な機器が電話をつなぐために必死に働いています。本書では、電話がつながるまでの処理を一つずつ追いかけることで、電話技術を丁寧に解説しました。 ■NTT固定電話・IP電話・携帯電話がよくわかる! 取り上げているのは、家庭で使っている「NTT電話」、急速に普及している「IP電話」、どこでも使える「携帯電話」の3つです。つながる仕組みを実感していただくために、NTT電話のほかにも、IP電話はNTTの「ひかり電話」、携帯電話はNTTドコモの「FOMA」という実際のサービスで説明しています。あらゆるネットワークの原点となる電話の基礎知識から、最先端のIP電話や携帯電話まで電話の知識がしっかりと身につきます。

●Google銀行、分散型金融、マネーのデータ活用……　●今さら聞けない「データエコノミー」の本質が平易にわかる！　●読めば、経済の「いま」と「未来」が見えてくる決定版！　いま、経済の仕組みが激変している。契機となったのが、データが経済的価値を生む「データ資本主義」の誕生だ。中でも特に注目すべきは、「マネーのデータ」である、と野口悠紀雄氏は語る。マネーのデータは、従来のビッグデータよりはるかに強力で、すでにこの「マネーという最強のデータを巡る争奪戦」が、世界中の国家・企業・銀行間で始まっている。しかし、この覇権争いに加わるどころか、その本質すら、多くの日本の企業・銀行は理解できておらず、それが日本経済の衰退をもたらした根本的原因であると言う。そこで本書では、「マネーデータを巡る新たな経済の本質」を、「データエコノミー入門」と題し、平易にわかりやすく解説。予備知識なしでも読める「データ経済」入門書の決定版！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆【Excelで実践】美しく正確に伝わるデータ可視化の「本質」を学ぶ◆ 　データ分析の重要性が高まる中、データから情報を読み取る手段として「データ可視化」に注目が集まっています。しかし、 「多種多様なグラフのうち、どれが適しているんだろう」 「どのようにラベルや軸をデザインすればいいんだろう」 と悩む方も多いでしょう。そこで、本書はデータ可視化の「理論」とビジネス課題にもとづいた「実践」をもとに、データ可視化の手法を解説しています。 　この1冊で、データ可視化の基礎知識から、データの種類や目的に応じたグラフのデザイン、さらには実務で役立つ可視化テクニックまで幅広く学ぶことができます。また、できるだけ多くの方がすぐに実践できるように「Excel」での作図例とその操作手順も解説しています。「データ可視化」の基本をしっかりと学びたい方にぴったりの、実用的な入門書です。 ■こんな方におすすめ ・「すぐに役立つ」データ可視化の考え方や手法を身につけたい方 ・ビジネスの現場で、データにもとづいた意思決定をおこなう方 ・Excelを使って、見やすく効果的なグラフを作りたい方 ■目次 【理論編】 第1章 「押さえたい」データ可視化の大前提 ・1-1 データ可視化の重要性と役割 ・1-2 グラフを適切にデザインするための観点 第2章 「伝わる」グラフの種類と要素 ・2-1 一般的なグラフとその使い方 ・2-2 グラフの構成要素とデザイン 第3章 「わかりやすい」を生むデザインルール ・3-1 視覚化チャネルとグラフデザインの法則 ・3-2 「色」の効果的な使い方 【実践編】 第4章 ケースで学ぶグラフデザイン［基礎］ ・4-1 量の可視化 ・4-2 時系列の可視化 ・4-3 割合の可視化 ・4-4 関係の可視化 ・4-5 ばらつきの可視化 ・4-6 地理データの可視化 ・4-7 順位の可視化 ・4-8 表の可視化 第5章 ケースで学ぶグラフデザイン［発展］ ・5-1 量の可視化 ・5-2 時系列の可視化 ・5-3 割合の可視化 ・5-4 関係の可視化 ・5-5 ばらつきの可視化 Appendix データ可視化の発展的なトピック ■著者プロフィール 高比良 健太郎（たかひら・けんたろう）：データサイエンティスト。香港科技大学ビッグデータ研究所所属。経済学学士／情報学修士（京都大学）。コンサルティングファームおよび技術系スタートアップを経て独立。製造、交通、ヘルスケアなど幅広い分野で、データ解析や可視化、関連技術の研究開発に携わる。AIやデータ可視化に関する国際会議での論文発表多数。専門家だけでなく一般の人々にもデータの理解と活用を広げることに力を入れている。Schooでの講座「練習問題で学ぶグラフデザイン」は、6,000以上のお気に入りを獲得（2025年6月現在）。

データ活用が失敗する根本的な原因はたったの1つ！ 「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる データを活用して我が社も儲けられないのか──。 こう上司から言われた時、どこから考え始めてよいのか分からないという声を多く聞きます。真面目な担当者ほど、「まずはデータの棚卸し」となりますが、それでは売り上げにつながりません。 こう語るのは、野村総合研究所の鈴木良介氏です。鈴木氏はビッグデータがブームとなった当初からデータ活用のコンサルティングを引き受け、この4年間で2000人もの企業担当者らとディスカッションをしてきたそうです。 鈴木氏はこうした膨大な経験を踏まえて、データを活用して売り上げ、利益といった効用を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を提唱します。DIVAはData＝データ、Information＝情報、Value＝価値、Achievement＝効用の4語の略です。 本書で紹介するDIVAというデータ活用を進めるための共通のフレームワークを持つことで、企業のビッグデータ活用ワーキンググループでの議論の空転を防ぎ、良質な仮説を生み出す前段階となる仮説の量産を支援します。 【主な内容】 　第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述する 　第2章　顧客の振る舞いを変える 　第3章　従業員の振る舞いを変える 　第4章　データと振る舞いの変化を直結する 　第5章　仮説を量産するのは誰か？ 　第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む

データ分析のお作法を学ぶ。それが、この本の目的です。 ……まことしやかな数字が、実際の所、どれほど当てになるものなのか。たまねぎの皮を１枚ずつ剥くようにして、喧伝された事実に隠されたもう一つの"事実"を見つけ出すにはどうしたらよいのか。そのためのスキルを学べます。 著者は、ITベンチャー勤務のマーケターにして、データサイエンティスト。データ分析のプロジェクトで数多くの失敗も味わいながら、「生傷で得た教訓」を糧に著しました。 新型コロナの感染拡大、戦後最長の好景気、貧困率にひきこもり……。ニュースを賑わせた事象を題材に、「データドリブンに真実へ迫ると、どのような実態が見えてくるか」を紐解き、そこで使ったスキルを解説します。 データ分析とはアートであり、すべてのビジネスパーソンに必要な能力です。 数字が読めても、それが何を表しているかが分からなければ「分析」とは言えません。数字だけでなく、起きていることの全体を解釈し、時に俯瞰し、データの裏にある何かを探っていく。データに目を配り、また必要があれば提示されたデータを疑う。それが"考える"ことです。データ分析は多様な知的スキルを組み合わせたアートでもあります。 そうした分析力はデータ分析の専門家だけでなく、あらゆる分野のビジネスパーソンにとって必要な能力です。本書がこのような能力を養うことに少しでも貢献できればこれ以上の喜びはありません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 猛暑は地球温暖化のせい？ 台風は激甚化している？ ホッキョクグマは減っている？ サンゴ礁の島々は沈もうとしている？ その「定説」に科学的根拠はあるか 印象操作に惑わされないための必読書！

150以上のグラフ・表を用いて楽観論を斬る！　政府総債務残高の対ＧＤＰ比が、先進諸国で唯一200％を超えている日本財政。借金返済を先送りした結果、日本は膨大な債務に足を引っ張られ、それが経済成長にも悪影響を及ぼしている。こうした財政運営失敗のツケを、我々はそう遠くない将来に、通貨崩壊という形で支払うはめになるだろう。公的データによる150以上のグラフや表を用いて日本財政の問題点を分析。財政楽観論を完全否定し、通貨崩壊へと突き進む日本の未来に警鐘を鳴らす。　○久米 宏氏、推薦！「『円の崩壊』は現実となるのか。私たちは薄氷の上を歩いている」○野口悠紀雄氏、推薦！「国債がもたらす問題を基本に遡って指摘し、警鐘を鳴らす！」

約10年にわたり、日産自動車でデータ分析を駆使しながら数々のプロジェクトをリードしてきた経験を持つ著者による最新刊。今回は特に組織を率いる上司の目線に立って、データ分析で押さえるべき勘所をまとめています。 　部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめました。それらを1つずつ、具体例を挙げながら詳しく解説していきます。 　例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのでしょうか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲（期間）、外れ値の有無などによって、分析結果は大きく異なってくることを上司は知っておかなければなりません。平均値だけを見ていても、裏に隠れた情報は見通せないからです。上司はそこをしっかりと確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがあります。 　著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司（マネジャー）次第だ」と指摘します。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねません。 ＜目次＞ 序章　こんな職場が危ない 第1章　視点の範囲を押さえる 第2章　結果のインパクトを捉える 第3章　目的に合った答えを出す 第4章　サンプル数の違いを認識 第5章　データの範囲を認識 第6章　データのカテゴリーや定義を認識 第7章　外れ値の処理 第8章　比較のベース 第9章　判断・評価の基準 第10章　指標に潜む罠 第11章　結果や結論の表現 第12章　統計的な確からしさの必要性 第13章　結論の表現の明確さ

私立文系の大学受験でも数学が必須化するなど「文理融合」が急速に進むいま、従来と異なる数学力が求められている。 データサイエンス人材の育成やAI時代の到来を見据え、学校教育における数学の授業はどう変わっているのか、その現在と未来を伝える。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そのために必要な知識とは、学校教育でいえば「数学」の分野に入るものです。例えば、データを分析するには確率統計が基本で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付け、効率よく、無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。世の中のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度の高い試験内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は中級の公式問題集です。掲載している問題数は60問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

複雑で難解になりがちな統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を俯瞰的に理解してビジネスに活かせるようになるのが本書の狙いです。数多くのデータ分析プロジェクトの現場では、「ビジネス」ありきではなく「データ」ありきの曖昧な態度でデータ分析に取り組んでしまい、うまく行かなくなるケースが多々あります。 ビジネス領域におけるデータ分析は、企業戦略・戦術や業務プロセスでの意思決定を支援するためのものです。いかに画期的な分析結果が得られても、それがビジネス活動に影響を与えられなかったり、成果につながらなければ人材やシステム投資の無駄遣いです。 「データ」ありきではいけない。こうした著者の思いから、データサイエンティストになりたい人だけでなく、一般のビジネスパーソン、例えば、マーケティング部門や経営企画部門、営業部門、IT部門などに属する方にも読んでいただけるよう、「データ分析の基本」を具体的な事例を交えながら平易に説明しています。 【特徴】 ・日本屈指のデータサイエンティストによる書き下ろしです。 ・この1冊で、ビジネス活動に役立つデータサイエンスを一通り理解できます。 ・日々の生活で体験する身近な事例から先進的な企業事例までを具体的に紹介します。 ・統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を平易に解説します。 ・巻末に「図解 統計の基本」を収録しています。

古代史最大のナゾである邪馬台国所在地はデータサイエンスの手法を使えば、北部九州で決着する。畿内ではありえない、その理由を古代鏡や鉄の矢じりなどの発掘地の統計学的分析を駆使しながら、誰にも分かりやすく解説。その所在地はズバリここだと示す。

ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データの処理・分析に必要な情報学（コンピュータ科学）と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【データをどうやって見ていますか？】 データサイエンスや人工知能への関心の高まりとともに、データを読み取る能力の重要性が高まっています。データサイエンティストでなくても、「最近行った販促活動は売上につながっているのか」「広告や報道、SNSに出てくるグラフの読み取り」「ネットの情報の真偽を確かめる」など、私達は仕事や日常で多くのデータを扱っています。 本書は、数学が苦手な人にも馴染みやすい身近な例からデータに関する基本を学び、数字に強くなり、データを正しく読み取る事ができるようになるための書籍です。 ■こんな方におすすめ ・データの見方を理解したい人 ・数学は苦手だけど数字に強くなりたい人 ■目次 第1章 データとは　－データを基にして考える 第2章 データには種類がある　－種類でわかる数値の意味 第3章 正確な数字と大まかな数字　－オーダーと有効数字 第4章 デジタル化すれば便利になる？　－アナログとデジタル 第5章 平均値は真ん中の値？　－データの特徴を数値で表す 第6章 データどうしの結びつきを考えよう　－因果関係を疑う 第7章 ひっかけグラフにご用心　－グラフを読み解くポイント 第8章 データリテラシーを身につけるために　－データ社会の処世術 ■著者プロフィール 阿部 圭一（あべ けいいち）：名古屋大学大学院博士課程修了、工学博士、静岡大学、愛知工業大学を経て、現在はフリー。静岡大学名誉教授。専門は情報学、情報教育。著書に『よくわかるデジタル数学-離散数学へのアプローチ』（近代科学社、2020年）、『よくわかるデータリテラシー　データサイエンスの基本』（近代科学社、2021年）など。

データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名　洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・『データサイエンスの基礎』浜田悦生（著）狩野　裕（編）・『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長　竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授）　【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)”を、これまでとは違った角度から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティストの手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。 データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチするか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図っていくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。 「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。

近年ビジネスにおいて、現状を分析し、意思決定を行ったり、説得力のある提案をするためのツールとして、膨大なデータを介したデータ分析の必要性がますます高まっています。膨大なデータを蓄積し続けてはいるものの、それらを有効活用している企業は非常に少なく、分析ニーズも高まるばかりです。本書は、データ分析の初心者や企業担当者を対象に、データ分析の実際を解説するものです。 「人は成功からは学べない、失敗からこそ多くを学ぶのだ」という認識から、SBTが手掛けた事例を元に、データ分析を行う際に起こりやすい失敗事例とその克服法を解説します。これにより、読者は、リアリティのある、真に役立つデータ分析の実例を学ぶことができます。 著者は、豊富なデータ分析の経験を持つSBT社データサイエンス部のスタッフであり、ダイナミックかつ具体的な事例を紹介します。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書で言う「データ視覚化」（ビジュアライゼーション）とは、単に手元にあるデータをグラフにすることではありません。いくらデータを視覚化しても、その中から人間が重要な情報を読み取れないのなら、データ視覚化をする意味がないからです。あくまで、そのデータが指し示す意味を明確にすること、そしてより多くの人たち（オーディエンス）に興味を持って見てももらえることがデータ視覚化の目的です。 本書では、日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERである筆者が長年にわたって培ってきたデータ視覚化のノウハウ、ベストプラクティス、アンチパターン等を整理分類してエッセンスを抽出し、具体的な事例をあげながら、できるかぎり丁寧に解説しました。また、セミナーなどの現場でよくされる質問に対する答えをまとめたものでもあるので、ある意味、“FAQ”でもあります。

■データを制する者が世界を制するのか?ビッグデータを使う能力次第で価値が決まる。GAFAも決して安泰ではない――。まったく新たな科学的方法論に基づくビッグデータ主導の経済・社会の構図、問題点を明らかにします。 ■ビッグデータが動かす経済社会、「データ資本主義」が台頭してきました。ビッグデータは経済取引、経済構造を変革しつつあるが、新しい問題も引き起こしつつあります。ごく一握りの企業によって市場が支配され、監視社会がもたらされる可能性もあります。本書は、情報経済論の第一人者が、従来の歴史をまったく塗り替えつつあるビッグデータ経済の姿と、それを貫く論理、その問題点、可能性をわかりやすく解き明かします。 ■本書では、ビッグデータの概要、AIによるパタン認識、ビッグデータ・ビジネスを支えるプロファイリングとその応用、ビッグデータが提示する新しい科学的方法論、データサイエンスの役割、プラットフォーム企業の支配力、ビッグデータの将来、監視社会の可能性をテーマとして取り上げ、それぞれの背景、現状について平易に解説するとともに、データ資本主義が今後、どのような可能性を秘めているのかについて展望します。 ■著者はビッグデータ・ビジネスの本質を深く掘り下げます。ビッグデータの中でも最も注目されるのがプロファイリングとその技術にかかわるものであることを浮き彫りにします。この点でGAFAの中でもビッグデータを本当に収益源としているのはグーグル、フェイスブックの2社だけであり、今後、GAFA、BATといわれる巨大プラットフォーム企業の命運は分かれる可能性がある、巨大IT企業を従来の独禁法の概念でしばることはできない、情報銀行などで本当に意味のあるビッグデータを集められるのか、などと問題提起します。そして、プロファイリングをもとにした監視社会の出現という点で中国について最も警戒すべきだが、その可能性は中国に限らないことなど、注目に値する論点を明らかにします。

「１年間の売り上げが10億円の会社のひと月あたりの売り上げはいくらでしょうか」データセンスを身につけるとこの質問に１秒で答えられるようになります。実際に計算するには10億を12（ヵ月）で割らなければなりません。これに１秒で答えるには「83」というキー数字を知っておく必要があります。質問の答えは「約8300万円」です。「12で割る」ということは、「0.083をかける」ことと同じなのです。データセンスとは、ビジネスシーンや日常の中で目にする数字の意味をパッと把握する感覚のことをいいます。本書は具体的な演習も多く、社会人なら誰もが必要としているその感覚を身につけ、磨くことのできる一冊です。

森林、レアメタル、水産資源……現実はここまで来ている! 2050年、世界の人口は92億人に達するだろう(国連人口部による2006年時点での推計)。転換を迫られる原子力中心のエネルギー政策、巨大市場化するインドと中国、ますます加速する低価格と大量消費、資源の枯渇は、すでに現実の問題になっている。食糧は、エネルギーは、水は、レアメタルは……最新のデータで資源の未来を検証する。(ブルーバックス･2011年11月刊)

フジテレビ系「性格ミエル研究所」などで取り上げられ、ネット上でも「当たる！」と評判のディグラム診断。心理学と統計学の掛け合わせにより、現代人を27タイプに分類・分析します。本書は「適職」に特化し、膨大なデータから各タイプの基本的な性格、仕事上の長所短所、向いている職業・職場環境を診断するものです。

【データに基づく議論・意思決定が生み出す競争戦略】 「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを課題発見力、人材力、データ力、施策実行力の4つに整理して、それぞれ解説します。 また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織はデジタル化、データ分析、AI・データサイエンスの3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。 ■こんな方におすすめ - 事業会社のDX・データ活用プロジェクトの担当者 - 会社にデータドリブンな文化を持ち込みたい経営層・マネージャ層 ■目次 第1章 データで話す組織づくり 　　1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成 　　1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義 　　1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ 　　1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方 　　1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性 　　コラム タクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用 　　コラム ワークマンでのデータ活用の軌跡 第2章 現状把握とデジタル化 　　2-1 社内業務の把握 　　2-2 意思決定プロセスの把握 　　2-3 事業課題の把握 　　2-4 アクションのための情報収集 　　2-5 情報システム部門の把握 　　2-6 ステークホルダーの把握 　　2-7 外部人材の活用 　　2-8 情報セキュリティの把握 　　2-9 社内システムの把握 　　2-10 データの把握 　　2-11 システムによる課題解決の実践 　　2-12 いつでも振り返れるように現状を整理 第3章 データ分析チームの組成 　　3-1 分析テーマの選定 　　3-2 類似事例の調査と比較 　　3-3 ビジネスフレームワークの活用 　　3-4 データ分析チームを構成する人員 　　3-5 兼任担当者から専任へ 　　3-6 データ理解とデータ整備 　　3-7 定常モニタリングとBIツールの用途 　　3-8 データの伝え方 　　3-9 効果の計測 　　コラム データ分析組織の継続 　　コラム データ基盤の重要性 第4章 AI・データサイエンスの応用 　　4-1 統計・AIモデルでできること 　　4-2 統計・AIモデルにおける課題設定 　　4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略 　　4-4 育成のためのしくみづくり 　　4-5 評価体系の構築 　　4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定 　　4-7 モデルの評価 　　4-8 MLOps 　　コラム 中央集権型かデータの民主化か ■著者プロフィール 大城 信晃：NOB DATA株式会社 代表取締役。データサイエンティスト協会九州支部 支部長。主に地方のインフラ企業にてDX推進という文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関する伴走支援を、東京エリアを中心とする企業にてChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活用支援を行っている。 油井 志郎：株式会社ししまろ CEO（代表取締役）。金融、医療、製薬、製造メーカー、IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連などの分析全般を伴走型で支援を行っている。 小西 哲平：株式会社biomy 代表取締役社長。がん微小環境のAI解析を通して個別化医療の実現を目指す。秋田大学大学院医学系研究科博士課程(病理学)、理化学研究所に研究員としても在籍。 伊藤 徹郎：Classi株式会社 プロダクト本部 本部長。徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 客員准教授。Classi株式会社にて、データ組織の立ち上げからエンジニア組織の統括。2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大学にも籍を置く。 落合 桂一：大手通信会社R&D部門　データサイエンティスト。東京大学大学院工学系研究科 特任助教。位置情報、端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また、自らの経験を活かし大学で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。 宮田 和三郎：株式会社カホエンタープライズ CTO。業種業態を問わず、様々な組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持つ。

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 糖尿病、高血圧、脂質異常症など…。 膨大な資料でわかった！ 生活習慣病が改善した人はこれをやっていた！ ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 実は生活習慣病の予防に役立つと 科学的にはっきりわかっていることはそれほど多くありません。 そこで本書では、これだけは必ず気を付けたいという 「基本中の基本」を集約しました。 この判断の基準になるのが「科学的なエビデンス（根拠・証拠）」です。 エビデンスとして信頼の高い裏づけがなされていない 生活習慣病の予防法は、本書では扱っていません。 エビデンスとは簡単に言えば「判断する根拠となるデータ」のこと。 「減塩すると実際にどれくらい血圧が減るのか」 「運動すればするほど、実際にはどれくらい心臓発作が起きにくくなるのか」 といったものです。 「減塩とか運動とか禁煙が体によさそうなのはわかっているけど、やる気が起きないんだよね…」 と思う方が大半でしょうが、 エビデンスを見たら、減塩や禁煙をしてみたくなる…、そんな人が多いでしょう。 本書の狙いはそこにあります。 例えば、１週間の運動の頻度が増えれば、 糖尿病発症のリスクが下がるというエビデンスが登場します。 このエビデンスによりますと、全く運動しない人と比べると、 １週間に１～２回の運動をする人の発症のリスクは約0.8倍に、 １週間に３回の運動をする人は約半分となります。 本書ではこのようなエビデンスがたくさん出てきますが、 これらを見ることで、エビデンスから紐解かれる 生活習慣病の予防法を実行したくなるはずです。 減塩や禁煙の三日坊主とも「さよなら」できるかもしれません。 エビデンスの良し悪しを決める役目は、 国立循環器病研究センター（国循：こくじゅん）が担当します。 国循は、国内に６つある国立高度専門医療研究センターの１つで、 循環器病について専門的で高度な医療を提供することを役割としています。 また、臨床的な治療だけでなく、 予防法、診療技術、治療法などについて研究や開発を行っており、 臨床と研究の両輪で循環器病の制圧を目指しています。 ■内容例 ・１ｇの減塩で、血圧は約１mmHg下がる ・５％程度の減量で、糖尿病発症率が約半分!? ・30代以上の男性では、約３分の１が肥満 ・プラス10分歩くことから始めよう ・循環器病で死亡するリスクが約2.5倍高い…!? ・禁煙は何歳から始めても遅くはない！

新型コロナウィルスの流行―― 政府の対応が国によって違う裏側には、 各国民の「ナッジへの反応度」が関係していた!? ・日本人の、政府の働きかけに対する反応は、やっぱり「特殊」!? ・アメリカ、イギリス、イタリア、フランス、ドイツ……各国民はどう考えているのか? ・中国と韓国がいつも「過剰に反応」しているように見える理由 各国民の深層心理が見える、全世界規模調査を大公開! --------------------- アメリカは活用に積極的。 デンマークは慎重派。 では、日本は……? 「ナッジ(Nudge)を用いることを検討している担当者、 そしてナッジに警戒心をもっている人々の必読書」 (大阪大学大学院経済学研究科 大竹文雄氏[解説]より) “使える経済学=ナッジ”を 大事なプレゼン、キャッチコピーづくり、 マーケティング、コンサルティングの現場で、 賢く役立てよう 「誰が、どのように働きかけたら、大勢の賛同を得られるか」がデータでわかる。 「ナッジ」の提唱者の一人が贈る、「ナッジ」活用の基本原則。 ---------------------

統計学の第一人者、西内啓が 企業のマーケター、経営層のために 初めて書き下ろしたデータ分析・活用の実践書 ビッグデータの活用やデータサイエンスの重要性が語られてきましたが、実際に企業の現場の実務者がどのような方針でデータを収集し、整理して活用するかについてはまだまだ難しいのが現状です。 一方、AIやデータ分析ツールの発達によりデータ分析の専門家ではなくても、基本的な理解があれば分析や活用が可能になる「市民データサイエンス」の時代とも言われます。 この本は、企業のマーケターをはじめとするビジネスリーダーの方々が、「何から始めるか」「どのようにデータを集めるか」という段階からはじめ、「リサーチデザイン」など、調査データの設計や方針の策定や、外部からのデータの調達について解説するとともに、著者の会社「データビークル」のツールを通じて、データの前処理、分析方法、効果測定やROIの最大化について紹介する内容です。 【対象読者】 企業のマーケター、プランナー、経営層 【目次】 序章：データを活かせる組織を作るために 1章：業務のためのデータを活用可能なデータへ 2章：価値ある分析のためのリサーチデザイン 3章：リソース配分の予測問題―統計学と機械学習の使い分け 4章：ターゲティングの因果推論 5章：データサイエンスを「プロダクト」にするために 終章：社内政治を乗り越えろ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

中国は「失われた２０年」へ突入した！ 評論家やジャーナリストによる、印象に基づいた中国脅威論は間違っている。数字やデータに立脚しないで中国について書かれた本をいくら読んでも、中国の全体像を理解することはできない。しかし中国の発表する統計データは信頼性に欠け、肝心なデータが伏せられていることも多く、実証的な研究をすることが難しい。 本書では、不確実な情報やデータに基づいて的確な判断を行うことができる「システム分析」の手法を用いて中国経済に迫る。そこで明らかになったのは、過去２０年間にわたり謳歌してきたバブルが崩壊し、低成長を余儀なくされる「失われた２０年」が始まった中国経済の実像であり、貧富の格差が拡大し汚職がはびこるという奇跡の成長の「からくり」である。 普通の開発途上国にすぎない中国の実像を描き出すとともに、日本がとるべき長期的視点に立った対中戦略を示した一冊。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「人口減を脱した87市区町村の取り組み」「SNS発信力が高い長野の秘密」 「ふるさと納税『勝者』の取り組みは？」「愛媛の地銀はなぜ強いか」……　 出生率や人口増減率に始まり、女性登用、農業生産性、災害対応力、道の駅の数、アニメの聖地まで、 日経記者がデータ分析により、47都道府県をランキングしたうえで、　 社会課題解決に成功した県・市町村の成功事例を紹介。 人が集まる街、魅力ある地域はどんな取り組みをしているのか？ 「強い自治体」づくりの秘密に迫ります。

2030年、新たな産業革命が始まる。気候変動対策のためのエネルギー革命、サーキュラーエコノミー化、AIの進化、少子高齢化など、避けることのできない大きな波は、産業、雇用、社会や教育のあり方までを激変させるだろう。これから新たに生まれる雇用・失われていく雇用は？　将来の大転換に備え、日本人にはどんな備えが必要になるか？　データをもとにひもとく。 【内容の一部より】　　 ●21世紀の産業革命は職種12分類すべてに影響する ●再エネやEVへの転換は賃金を引き下げるリスク ●生態系サービスが失われると44兆ドルの価値が吹き飛ぶ ●カーボンニュートラル化で生まれる雇用・なくなる雇用 ●「2025年の崖」で見込まれる年12兆円の経済損失　　　 ●産業革命時代の幸福な生き方

◆チームや組織を変えたい「現場マネジャー」「人事担当者」必読！　◇「データと対話」で職場を変える、これからの組織開発の教科書！　◆鍵は「サーベイによる見える化」と「対話によるフィードバック」にあった！　◇本書を読めば、チームの雰囲気も成果も劇的に変わる！　近年、働き方改革の中で注目を浴びている「HRテック」「エンゲージメント調査」といった最新技術の数々。しかし、実際の現場ではこんな悩みを抱えていませんか？　・ただでさえ忙しいのに、アンケートばかりやらされてうんざり！　・データを見ても内容が難しくてわからない。これ、どう使えばいいんだ？　・最新のHRテックを導入したけど、現場に活かされていない……。そんな「コケてしまっているデータ活用」に翻弄されずに、職場のデータを活かして今いるチームや組織を変える技術、その名も「サーベイ・フィードバック」の手法を本書では解説する。「サーベイ・フィードバック」とは、（1）サーベイ（組織調査）によってチームや組織の状態を「見える化」し、（2）データが示す結果について対話を通じてフィードバックする技術のこと。ポイントは、データの扱い方はもちろんのこと、「どのようにデータを現場にフィードバックするか」を解説している点にある。図版とイラストを多用し、わかりやすい語り口なので、専門知識がなくてもスラスラ読める！　さらに「現場マネジャー向けのポイント」をまとめた項目や、「サーベイ・フィードバックの企業事例」も掲載。「勘と経験によるマネジメント」から抜け出し、「データを活かして組織を変える方法」がここにある！

物的資産やアナログプロセスからデータを集める動きが活発化し、データ・ドリブン・エコノミーが到来しつつある。リアルデータが生産性を高めることで、ビジネスや社会はどう変わっていくのか。これからの時代に新たな価値を生み出す視点とは何か。東京大学教授の森川博之氏が事例を交えながら詳しく解説する。

高い金を払って新しい分析ソフトを入れたのに・・・ AIも導入したのに・・・・・ せっかくデータサイエンティストを雇ったのに・・・ ＤＸ推進部まで作ったのに・・・・ なぜ、組織が変わらず、ビジネスにも生かせないのか？ あなたの会社、勘違いしていませんか？ いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではない。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるだろう？　 社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか？　 実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道。 著者は、かつて大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネス・データサイエンティストを養成。 企業との連携も深い著者だからこそ生まれた日本企業の明日を照らすヒント満載の一冊。

「可視化」と「AI予測」が勝ち筋へ導く! アクセンチュアAI部門責任者による 実例ベースの組織変革方法 グローバル企業の経営幹部の84%が「AIの幅広い活用はビジネス戦略に不可欠である」と考えています。一方で「AI機能を本格的に備えた組織の構築を実現している」企業はわずか16%。この16%の企業は、その他の企業と比べてAI投資から3倍近い投資対効果を得ていることが明らかになりました。 AIを活用できる企業とそうでない企業との格差は広がる一方です。企業は適切な人材を集め、分野横断型のチームを組成し、組織全体で戦略的にデータとAIの活用に取り組まなければなりません。 データやAIの活用において日本は遅れているという声が聞こえてきます。遅れている所は遅れていると認識した上で、その弱点を補いつつ、他国と比べて優れている部分、潜在的に勝てる可能性がある領域をどう伸ばしていくべきかを解説します。

SAP導入企業のデータ活用基盤構築を永年専門に行っているコンサルティング企業が、データドリブン経営のあるべきについて語る。昨今、DXの進展とともに企業のデータ活用が急務とされるなか、システムを導入しても効果的な活用に至らず、その恩恵にあずかれていないケースがほとんどである。これらの多くは「システム導入ありき」の考えで始まり、そもそものビジョンがないがしろにされていることが原因であると考えられる。本来、データドリブン経営は企業変革であり、人や組織、ITシステム、資金などリソースを総合的に投下しないと実現できないものである。企業が目指すべきデータドリブン経営とはいかなるものか。その本質を探るべく、過去に手がけた管理会計システムや経営管理システムの案件を考察し「真のデータドリブン経営の方法論」を提示する１冊。

ジェフ・ベゾスも愛読！世界最強のマーケティング企業アマゾンも学ぶデータに基づくマーケティングの教科書。本書の提案する１５の指標を理解すれば、データに基づくマーケティングの意思決定が効果的に行える。データを活用して業績を伸ばしたい経営者・マーケティング幹部必読。

導入しようとする企業は多いものの、実現するのが難しいデータドリブンマーケティング。 なぜ、うまくいかないのか？ 社内の膨大なデータを扱いながら、複数の部署と連携する難しさはありますが、一番の原因は「つなげたデータを、どう活用するか」という目的意識があいまいだからです。 この課題をクリアできれば、データ連携の次の段階へと進み、データを活用したマーケティング施策の立案・改善、そして新規客／既存客の獲得へと自走できる、真のデータドリブンマーケティングの実現に近づくことができます。 著者は、B2C やB2B の高額商材を扱う、数々の大手企業をサポートしてきました。本書は、その経験をもとに、今まで明らかにされていなかったデータドリブンマーケティングのプロセスを仕組み化するノウハウをまとめたものです。それぞれのフェーズでなにをするべきか、７０以上の図版をまじえつつわかりやすくお伝えしていきます。本書を読み進めていただくことで、企業がデータドリブンマーケティングを成功するためのポイントが、自ずと明らかになる構成を意識しました。 本書のノウハウの中でも鍵となるのが、 ・顧客とコミュニケーションを行うためのツールである「コンテンツブリーフ」 ・各部署とのやりとりを円滑に行うためのツールである「バウンダリーオブジェクト」 の２つ。こういった実務的なフレームワークも多数掲載し「どうすればいいのかわからない」という悩みを解決する一冊です。

転換期にある日本の農業は、ポスト・コロナ時代にどう変わるのか？　作って農協に卸すだけの従前のシステムが崩壊し、生産・収穫の現場から流通・販売に至るまで、徹底的にデータを取り、活用する「データ農業」の時代が到来しつつある。日本の５～６倍のトマト収量(単位面積あたり)を誇るオランダは、ハウス内のセンサーで温度、湿度、日射量など、作物の成長に関わるデータを収集・分析し、施設内の環境をコンピューターで一括制御する。AI、ロボットなど最先端の技術を用いつつ、生産だけでなく、加工や流通、販売を含めたサプライチェーンまでデータを徹底的に活用する先鋭的な農業の現場を取材する。北海道をはじめ、日本各地でデータを活用したシステム構築に挑む農家、法人、研究機関を訪ね、ポスト・コロナの日本を牽引する「データ農業」の未来を探る。

巷にはデータが溢れている。「視聴率」「内閣支持率」「経済波及効果」「都道府県ランキング」等々…新聞、テレビ、雑誌に何らかのデータが掲載されていないことはまず無い。そして私たちは、これらのデータからさまざまな影響を受けている。しかし、肝心のそのデータにどれほどの客観性があるのだろうか。実は、かなり危ういデータが跋扈しているのである。本書は、さまざまなデータを検証することで、データの罠を見抜き、それらに振り回されない“正しい”情報の読み取り方―データリテラシーを提案する。【目次】序章　巷に氾濫する危ういデータ/第一章　世論調査はセロンの鏡か？/第二章　調査をチョーサする/第三章　偽装されたデータ？/第四章　「官から民へ」を検証する/終章　データの罠を見抜くためには/あとがき

アメリカの失業率は実質ゼロ％？　毎朝１ポットのコーヒーを飲めば長生きするが、一日２杯のコーヒーは発がん率を高める？　様々な事例をもとに、各種データから巧妙に導き出されるトリックを明かし、騙されないための極意を伝授。ビッグデータ時代の必須教養

★数値化スキルはデータ活用への第一歩 ★数字に強くなりたい人、必読の超入門書 本書は、以下のような方々に向けて書いています。 ・数字の必要性は理解しているし、気になっている。 ・データ分析はやらなきゃいけないとわかっているが、苦手意識・アレルギー反応がある。 ・何度かデータ分析の関連書籍を手に取ったが、小難しくて挫折した。 データ分析をテーマした本はなかなか読む気にはなれませんよね。でも、この本なら大丈夫です。読者が苦手意識をもっていることを想定し、「わからない」を生まないように配慮しています。それでいて、ビジネス経験者にとってすぐに役立つ内容になっていますので、必ずや最後まで読めると思います。 データ分析は奥が深く、複雑な手法を使えば劇的な成果を出すことも可能ですが、ビジネスの日常ではそんな手法を使わずとも十分に効果を得ることは可能です。嫌いにさえならなければ、いろいろな場面で数値化技術が使え、使えば使うほど苦にならなくなっていきます。 本書が目指すのは、「これでいいんだ」「使える。効果が実感できる」という成功体験を積み重ねることです。ここさえクリアできれば、数値化・データ分析は、気が付けばあなたのスキルになっているはずです。「データ分析は苦手」と感じている人にこそ、手に取ってもらいたい、数値化スキル基本中の基本の書です。

【その分析、もう失敗しているかも……　失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】 本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。 データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場となる経営者や企画部、マーケティング部に所属する方々に送る、失敗から学び、成功への道筋を描くための必読書――失敗は成功の母である！

「データ分析」はビジネスの基本スキル 文系・理系は関係ない 　「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。 　だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。 　データ分析を“うまく”進めるには、身に付けないといけない方法論があります。本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「５Ｄフレームワーク」という方法論を解説しています。いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。 　本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。文系も理系も関係ありません。「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 モダン・データサイエンスを用いて売上を伸ばしたり業務の効率化を行いコスト削減を実現するAIドリブン企業こそ、今後の企業経営を支えます。本書は、シリコンバレーでデータ解析の現場とチーム運営のベストプラクティスを体験した著者が、組織がデータ解析に取り組む際の注意点やデータ分析チームの作り方をわかりやすく解説します。大企業だけでなく、中小企業やスタートアップでも活用可能です。リブセンスなど日米の成功事例も掲載！

統計学がわからなくても大丈夫！　安価に大量のデータにアクセスできるビッグデータ時代を味方につけ、文系ビジネスパーソンがビジネスで使えるデータの整理・分析プロセスを全公開。身近な事例を使ってビジネスヒントを掘り起こす手法を伝授します！

会社で利用するデータは、売上、在庫、顧客など様々ありますが、残念ながらほとんどの場合、活用されているのは表面的な部分だけです。業績を伸ばすための糸口としてデータ分析を活用するのであれば、データを見る目を養う必要があります。それは「データが示す過去の事実を把握し、そこから正しい仮説を導き出す」ということです。 正しい仮説を導くことができれば、個人、会社として正しい戦略を選択できるようになります。 この本では、業績アップにつながる仮説の精度を上げるために、「売上を増やす」「コストを減らす」「在庫を最適化する」「利益を管理する」という４つの視点で、どのデータを、どういう視点で見るべきかを解説しています。また巻末に付録として、誰でも簡単にこの本に掲載しているデータ分析を活用できるようにExcelの使い方を掲載しました。

「データ分析ブーム」がもたらしたのは、怪しい“分析らしきもの”と、それに基づいた誤解や偏見……。本書では、「問題」「解説」を通して、データ分析の失敗例を紹介しながら、データを正しく読み解くための実践的な視点や方法、また、思考に役立つ基礎的な知識やコツを紹介していく。誤った分析をしないため、騙されないための、基本的・実践的な読解と思考の方法とは――。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データ分析のための手法は、統計学の考え方に基づいています。だから、本格的なデータ分析に取り組むためには、統計学の知識と考え方を身に着けることが不可欠。にも関わらず、既存の統計学の本は「数学的な記述ばかりの難解な専門書」もしくは「広く浅くの超入門書」ばかりで、「データ分析の前提となる統計学」を本格的に学ぶには厳しい状況だと言わざるを得ません。対して本書は、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで幅広いトピックを網羅的に扱っています。 記述については最大限にわかりやすく、数学的な説明をできるだけ減らし、図を多用することで、数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。統計学に苦手意識・不安のある方、文系の方やこれからデータサイエンスを本格的に始めてみたい方、生物学・医学・心理学などの研究分野でデータ分析が必須の学生の方など、統計学をきちんと学びたい全ての方に向けた一冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では「認知バイアス」「社会的バイアス」「統計的バイアス」といった概念についての基本知識、および対処法についての知識こそ分析者に必須であると考え、この中でも最も根源的なバイアスといえる認知バイアスを軸に解説します。 ところが、既存の認知バイアスに関する書籍は「社会人全般向け」の視点で書かれているものばかりで、分析者のバイブルになるようなものは見当たりません。なぜ分析者にとってのバイブルになり得ないのかというと、200種類近く存在すると言われる認知バイアスの中の何が原因で、分析にどんな不都合な結果を生じさせるかの具体的な説明が提示されていないからです。 本書では「分析者のためのバイアス」としての知識を、新たな教養として「分析バイアス学」と名づけました。データ分析者必読の全く新しい教科書です。ついつい、偏った分析的判断に向かってしまう。そんな悩みを抱えている方は、是非とも本書をお読みください！

データ分析のインプットとアウトプットが1冊で学べる！ 本書は、データ利活用のために必要なデータ分析の基礎知識をわかりやすく解説し、自社のビジネスに活かす知識と実践方法を習得することを目的としています。 多くの企業でデータ利活用が急務となった今、新たな問題が発生しています。人材不足により、データサイエンティストやデータアナリストに代表される専門家に頼ることが難しくなりました。各企業は内製化に向けて動き出し、社内にプロジェクトを立ち上げ、IT部門と業務部門双方から人材を登用して組織を作り、組織横断型の体制でデータ利活用に取り組むようになってきています。 しかし、ここでまた問題が発生しています。数々のコンテンツにより分析手法を習得したエンジニアでも自社のビジネス視点での分析知識が足りず、業務担当者は自社のビジネスの知識はあってもデータ分析についての知識が十分ではありません。さらに、課題設定～分析設計～データ分析を体系的・実践的に整理した書籍・外部研修が少なく、データ活用人材の内製化が思うように進まない状況です。 そこで本書では、データ利活用プロジェクトに関わるIT部門、業務部門の双方のメンバーが「共通知識」「共通言語」として身につけておくべき「データ分析の基礎知識」を、「データとビジネスをどうつなぐか」という視点を踏まえて解説しています。特定のツールやプログラミング言語によらない、これからずっと通用する内容です。 筆者は、年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミルに長年在籍し、現在はそのグループ会社のエイトハンドレッドで企業のデータ利活用の推進、人材育成支援などに従事している渋谷 智之氏。 この1冊でビジネスに活用できるデータ分析の知識と実践方法を習得できます。 【こんな方におススメします! 】 ・業務でデータ分析の知識が必要になった、データ利活用の担当者 ・IT部門、業務部門を問わずデータ利活用プロジェクトのメンバー ・データ利活用プロジェクトを統括する立場にある管理職クラス 【本書の構成】 第1章　DX時代のデータ利活用 第2章　「データ分析」ステップの全体像 第3章　【STEP1&2】解くべき問いの明確化・分析ストーリー作成 第4章　データ分析に必要なビジネス知識（前半） 第5章　データ分析に必要なビジネス知識（後半） 第6章　【STEP3】データ収集・前処理 第7章　【STEP4】データの比較を通じた解釈・考察 第8章　【STEP4】データ分析の幅を広げる「統計解析」 第9章　【STEP5】レポーティング＆プレゼン 第10章　AI・機械学習の基礎理解 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【注目!「文系人間」は心して読んでください。】 チンプンカンプンだった統計学の 「文系のための翻訳書」ついに発刊。 ビッグデータだ、データサイエンスだと騒がれる昨今。 数字やデータを使いこなすためにまずは統計学とやらを 学んでみよう!と入門書を手にとってみるも、 数学的な難しさから門前払いされてしまう……。 本書はそんな方々のために書かれた 言わば「統計学の翻訳書」です。 ・統計学ってそもそも何? ・便利そうというのはわかるけど、どう役立つの? ・世の中にあるデータってどのくらい信用できるの? といったことから始まり、母集団の割合の推定や重回帰分析まで、 わかりやすくていねいに解説。 数字が苦手な「文系人間」を自負する方々はもちろん、 統計学の初学者や独学で挫折してしまった方、 過去に学んだものの実は理解に不安が残る方にもおすすめです。 ・・・ 下記URLにて、書籍内で使用したデータのエクセルファイルを ダウンロードできます。エクセルでの重回帰分析の体験などに ご活用ください。 https://kanki-pub.co.jp/pages/bunkeitoukei/

〈電子書籍版に関する注意事項〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。 【データを使いこなせない人は、もう生き残れない！】 データ分析に初めて触れる“フツーの”ビジネスパーソンに向けた入門書。 すべてのビジネスパーソンがITリテラシーを向上させ、データを利活用する術を身につけなければ、生き残れない時代が到来します。 本書は、著者ならではのユーモラスな語り口でデータ分析の必要性を説きながら、Excelを使った初歩的な実践を通して、不変的なデータ分析の基本や考え方、ビジネスで生かせるノウハウを伝えるものです。4章構成で、データ分析を取り巻く現状にはじまり、データ分析を身につける上でおすすめの学習方法、実際にExcelのサンプルデータを分析しながら会社で活用する方法まで幅広く解説しました。解説内容は、数学、統計、プログラミングを使わずに、ビギナーの方が挫折しないよう、わかりやすいものになっています。 本書では、これからの時代に目指すべき理想像として、ビジネススキルとデータ分析スキルを兼ね備えた「勇者型データ分析人材」を提唱しています。新たな理想を実現する勇者型データ分析人材への第一歩として、本書が入り口となるはずです！ 〈こんな方にオススメ〉 ○専門的ではないデータ分析の入門書をお探しの方 ○仕事でデータを活用したいが、何から始めればいいかわからない方 ○プログラミングや数学はわからないがデータ分析に興味がある方 〈本書の内容〉 ■PART1　GUIDANCE［導入］：なぜ、データ分析は重要か? ■PART2　STUDY［学習］：データ分析を学ぶ ■PART3　PRACTICE［実践］：データ分析を実践する ■PART4　ACTION［実行］：データ分析で会社が変わる 〈本書の特長〉 ○基本知識に加え、Excelを使った基本的な実践が解説されている ○データ分析を会社に浸透させるための具体策を伝える ○様々な学習法やステップアップの道程も示されている

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 幅広いQと実務的なA。 データで組織を変えるために 手元に置いておきたい一冊！ --滋賀大学データサイエンス学部教授 河本薫氏 推薦！ 本書は、データを活用し組織を変えたい人向けの データ分析プロジェクトの「攻略本」です。 「まずどこから手を付けるべき？」 「関心低い上司を説得するには？」 プロジェクトの検討段階から社内への浸透・活用まで、 企業内外で起こる複雑な課題にQ&A形式で答えます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データ分析プロジェクトの最前線で大手から中小までの現場を知る執筆陣だからこそ書ける問題解決の思考方法のエッセンスが凝縮。

「データ利活用」の知識を体系的に整理した1冊！ 本書では、データ活用を「今あるデータを活かすこと」、データ利活用を「（既存の データを問わず）利益になるようにデータを用いて活かすこと」と捉えています。 DXを背景に、企業に蓄積されたデータをビジネスに活用する動きが活発です。しかし、 「思うほどビジネス成果に結びついていない」とお悩みの方が多いのではないでしょうか。 成果が出ていないのは、データ活用に留まっているせいかもしれません。 本書は、データ利活用の知識を体系的にまとめた基本書です。データ利活用のステップ ごとに必要なビジネス知識・スキルを整理し、データ利活用と関連づけて説明しています。 図解と具体例を多く用いて、「利益を生み出すために、データをビジネスに活かす」方法 を紹介しています。 筆者は、独自に構築した自社パネルを強みに、意識データや購買データなど、様々な 生活者のデータを用いて国内年間3000社超の企業のマーケティング支援を行うマクロミル。 社内に蓄積された知見を活かしながら、企業のデータ利活用支援事業として コンサルティングサービスも展開しています。 【こんな方におススメします！】 ・データ利活用の業務に関わるビジネスパーソン ・組織としてデータ人材を育成・底上げしたいと考えているマネジメント層 ・ビジネスサイドの発言が理解できず困っているデータアナリストやエンジニア、 　データサイエンティスト ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

地球環境やエネルギー問題，男女賃金格差，少子高齢化，外国人受け入れ，子育てや女性の社会進出，金融リテラシーなど，社会の様々な課題を考えるための資料やデータを読み解くスキルをテーマごとにわかりやすく解説します．誤った情報に踊らされず自ら考えて判断するため基礎的な情報活用能力を身に付けよう．

内閣支持率の世論調査 「朝日新聞」調査）支持率38％、不支持率42％ 「産経新聞」調査）支持率34.7％、不支持率56.1％ どうしてこうなる！？ 調査１）回答者1万人　死刑制度廃止に賛成70％　 調査２）回答者600人　死刑制度廃止に反対70％ どっちを信じる！？ 市場調査、過剰広告、動員アンケート、世界大学ランキング……巷にあふれる情報に騙されるな！ 「内閣支持率○○%」「顧客満足度No.1」「○○人に○人が利用」「○○ランキング第一位」……。現代人は膨大な情報に囲まれ、日々アンケート結果やランキングの数字を目にしている。しかし、そこには統計や調査手法の罠があり、真に受けると誤解するものだらけなうえ、ネット社会ではウソの言説が独り歩きしがちだ。ニュースや広告、キャンペーンなど、世の中に流布する「データに基づく話」には、どんな誤りがあるのか。実例を挙げてデータの裏にある問題点を解説し、騙されない方法を伝える。無意識にデータを過信し、「思い込み」で社会を見ないようにするための処方箋。 【目次】 まえがき 第一章　「ネット・アンケート」に潜むウソ 第二章　すべての「ランキング」は参考値 第三章　「うまい話」には裏がある 第四章　データ・リテラシーを鍛える あとがき 参考文献

「IoT（インターネット・オブ・シングズ）を導入してみたが、見るべき成果が出ない」「AI（人工知能）を活用したいが、何に使ってよいのか見当がつかない」。そんな悩みを抱える経営者やIT担当者が増えています。 　本書は悩みにDX（デジタルトランスフォーメーション）の第一人者がずばり答える待望の一冊。AIやIoTといった手段に惑わされず、経営上の目的の実現に向けデータを活用する「データレバレッジ」の発想を学びましょう。 　データレバレッジは、経営意志の達成や経営課題の解決に向けた取り組みをデータ収集・分析により加速させる方法論。経営視点で何のために、どんなデータを、どこで活用するのかを整理し、そのうえでAIやIoTなどの適切なツールを活用する。これにより従来の場当たり的な施策と違い大きな成果が得られるはずです。 　本書では、ビジネスで必要となるデータの本質や、データレバレッジの方法論の体系に加えて、すぐに実践できる具体的なアクションも詳しく解説しました。さらに基幹系などレガシーシステムからデータを解放して活用するための施策などにも言及しています。 　膨大なデータの活用により猛威を振るうGAFA（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン）の強みや事業戦略を分析し、日本企業の戦い方についても豊富な事例を基に解説しました。 　データレバレッジはDXを推進するためにも、強力な武器となります。前著の『デジタルトランスフォーメーション』『デジタルトランスフォーメーションの実際』と併せてお読みになれば、DXとデータ活用への知見をさらに深めることができるでしょう。

営業から属人性を排除する―― セールスDXをベースにした 組織の成果直結型の営業スタイルに生まれ変わるための方法 先進国（G7）の中でも、過去50年間 最も低いとされている日本企業の営業生産性。 従来の、個々人の成果が可視化できない旧体制の営業スタイルから データをフルに利活用し、ひとつの戦略の下で有機的にチームが動くことで、 成果を最大化し、持続させる。 近年注目される「セールス・イネーブルメント」とは何か。 これから導入したいと考えている皆さまへ、 企業の大小を問わず、セールス・イネーブルメント推進の 具体的な方法を、用語解説を含め平易に解説した決定版・教科書。 現在、セールス・イネーブルメント推進の第一線で活躍する 株式会社ナレッジワーク　麻野耕司氏 株式会社R-Square&Company　山下貴宏氏 TORiX 株式会社　高橋浩一氏 EY ストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社　千葉友範氏 への特別インタビューも掲載！ 【目次】 【目次】 はじめに 第1部　セールス・イネーブルメントとは何か CHAPTER1 セールス・イネーブルメントとは？ CHAPTER2 セールス・イネーブルメントはなぜ注目されている？ CHAPTER3 NTT コミュニケーションズにおける導入と運用 CHAPTER4 セールス・イネーブルメントの基本エッセンス 第2部　セールス・イネーブルメント導入の壁と処方箋 CHAPTER1 セールス・イネーブルメントが浸透しない理由 CHAPTER2 セールスDX 実現のための３段階 CHAPTER3 日本におけるセールス・イネーブルメントの４つの壁 第3部　セールス・イネーブルメントの実装手段 CHAPTER1 セールス・イネーブルメントのリソース配置 CHAPTER2 エッセンス１：データ収集 CHAPTER3 エッセンス２：ナレッジ化と戦略策定 CHAPTER4 エッセンス３：ナレッジマネジメント CHAPTER5 エッセンス４：トレーニング CHAPTER6 エッセンス５：インサイト CHAPTER7 エッセンス＋１：カルチャー 第4部　目指すべき営業スタイル EXPERT INTERVIEW1　株式会社ナレッジワーク　麻野耕司 EXPERT INTERVIEW2　株式会社R-Square&Company　山下貴宏 EXPERT INTERVIEW3　TORiX 株式会社　高橋浩一 EXPERT INTERVIEW4　EY ストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社　千葉友範 おわりに 謝辞

間違わないデータ分析に必要とされる、統計の数学的知識を、数式を使わずに、グラフ図と日常的な例などで概説した読み物。例に挙げられている題材は、米国大統領選挙、肥満の定義、ＮＢＡのシュートランキング、失業率、くじの当選確率など。 解説は、統計の処理に使われる数学の知識を、「なぜそういう概念が必要なのか」、「どのように使い、どういう結果を得るのか」、「その知識を持っていないと、どういう間違いを引き起こすか」というレベルに落とし込んで、丁寧に説明します。 意思決定を狂わす、世の中にはびこるデータの間違った解釈を数学的に正します。

社内のデータは宝の山！ 月間残業時間マイナス１０時間！ 社内の問い合わせ対応が年間１５６時間減！ １０年間赤字部門が営業利益６１００万円！ コロナ禍、少子高齢化、増税、円安、物価高、人手不足…… 売上を簡単には伸ばしにくい時代でも、 利益を最大化する方法があります。 それが 「データドリブン経営」。 社内データをリアルタイムで活用。 業務を効率化して、生産性を高める 「超効率経営」 です。 ＩＴ、ＤＸは難しそうという 社長さんも大丈夫です。 集めるべきデータは5つだけ。 ＩＴ、ＤＸで大切なのは 操作技術より利用技術、 どう活用するかです。 データを蓄積できていない会社でも 社内でデータの活用を展開し、 定着させるポイントも解説。 データを活用して、 御社の利益を最大化する方法、教えます。 社長は「勘」「なんとなく」「思い」ではなく 「データ」で決定する！ ■目次 ●第１章　会社のデータは、宝の山 ・データドブリン経営の４つのプロセス ・社内で眠っていたデータを業務改善に役立てる ・生産性を上げるには、「定量データ」と「定性データ」の両方を分析する ほか ●第２章　データを可視化して生産性を高め、利益を上げる ●第３章　データを分析して売上を伸ばし、利益を上げる ●第４章　データの活用を社内で展開する ●第５章　データを集め、整理整頓する ●第６章【事例編】データを活用した超効率経営 ■著者　小山　昇（こやま・のぼる） 株式会社武蔵野　代表取締役社長 1948年山梨県生まれ。東京経済大学卒。 1976年日本サービスマーチャンダイザー（現・武蔵野）に入社。 一時期、独立して自身の会社を経営していたが、1987年に株式会社武蔵野に復帰。 1989年より社長に就任。赤字続きだった武蔵野を増収増益、売上75億円（社長就任時の10倍）を超える優良企業に育てる。 2001年から同社の経営のしくみを紹介する「経営サポート事業」を展開。 現在、750社超の会員企業を指導。450社が過去最高益、倒産企業ゼロとなっているほか、 全国の経営者向けに年間240回以上の講演・セミナーを開催している。 1999年「電子メッセージング協議会会長賞」、2001年度「経済産業省・大臣表彰」、 2004年度、経済産業省が推進する「I T経営百選・最優秀賞」をそれぞれ受賞。 2000年度、2010年度には日本で初めて「日本経営品質賞」 を2回受賞。 本書は、コロナ禍にもかかわらず過去最高益を実現した武蔵野の超効率経営の全貌を公開。 データに基づく生産性最大化のしくみを紹介する。 『4万人の社長・幹部がベンチマークしたすごい会社の裏側（バックヤード）！』 『小山昇の“実践”ランチェスター戦略』 『99 %の社長が知らない銀行とお金の話』 『無担保で16億円借りる小山昇の“実践”銀行交渉術』（以上、あさ出版）、 『門外不出の経営ノート』（ダイヤモンド社）、 『新版 経営計画は１冊の手帳にまとめなさい』（KADOKAWA）、 『改訂3版 仕事ができる人の心得』（CCCメディアハウス）などベスト＆ロングセラー多数。

【「カンブリア宮殿」出演で話題沸騰！】 本書は、21世紀の「所得倍増計画」の提言です。 少子化が経済の足を引っ張る日本。 出生率は、すぐには上がりません。 移民政策は、なかなか受け入れられません。 ならば、外国人観光客をたくさん呼んで、 お金を落としてもらえばいいのです。 この国には、【世界有数の観光大国】になれる、潜在力があるのですから。 ですが、2014年の訪日客数は1300万人程度です。 日本ほどのポテンシャルをもつ国としては、驚くほど少ない数と言わざるをえません。 日本の潜在力と世界の観光産業の隆盛を考えれば、 2030年までに8200万人を招致することも、決して不可能ではありません。 それを成し遂げることで、日本経済には「第2の高度成長期」が訪れるのです。 本書では、そのための方策を、詳しく解説しましょう。

ベストセラー『新・観光立国論』の著者、30年間の集大成がついに刊行。 日本はいま、潜在能力をまったく活かせない「日本病」に陥っている。 その原因を特定し、「あたりまえの政策」を実行するだけで、 【平均年収2倍】【GDP1.5倍（770兆円）】が可能になる！ データに基づく客観的な分析で解説する、日本に輝かしい未来をもたらす方法。 ■潜在能力を活かせば、日本はこうなる ・平均給与は男性が1.6倍、女性が2.7倍に。全体では約2倍に拡大 ・GDPは1.5倍の770兆円に ・貧困問題、国の借金の問題、社会保障費問題も解決する ■筆者のコメント 皆さんが学校でこんなに熱心に勉強して、塾にも通って、就職してからも毎日長い時間を会社で過ごし、 有給休暇もほとんど消化せず、一所懸命働いているのに、「生産性は世界第27位」と言われて、悔しくないですか。 先進国最下位の生産性と言われて、悔しくないですか。 こんなにも教育水準が高い国で、世界の科学技術を牽引するだけの潜在能力がありながら、 1人あたりのノーベル賞受賞数が世界で第39位というのは、悔しくないですか。 「ものづくり大国」を名乗りながら、1人あたり輸出額は世界第44位と言われて、悔しくないですか。 私は、悔しいです。日本は、この程度の国ではありません。 日本の実績を「この程度」に押しとどめている原因を特定し、改革を実行すれば、日本は必ずや、劇的な復活を果たせるはずです。 本書がその一助となれば、筆者としてこれほど嬉しいことはありません。

猫も杓子も生産性、でもほとんどの議論は間違いだ！ 『新・観光立国論』（山本七平賞）で日本の観光政策に多大な影響を与えた筆者が、 今度は34年間の集大成として「日本経済改革の本丸＝生産性」に切り込みます。 読めば納得、目からウロコ、歯に衣着せぬ「アトキンソン節」、全開！ 【本書の内容】 ・「良いものをより安く」が国を滅ぼす ・日本企業の数は「いまの半分」でいい ・最低賃金を上げて「経営者」を追い込むべし ・かつて「人口が半減した国」に学べ ・「女性優遇」では生産性は上がらない ・生産性を高めないのは「親を見殺しにする国」になる道　他 ：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：： 日本人は「生産性」と「効率性」を混同しています。 たとえば、誰も求めていない商品を「効率よく」つくることは可能です。 しかし、売れない以上、「生産性」はゼロです。 生産性のないもののことを、無駄と呼ぶのです。 ――デービッド・アトキンソン ：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：

日本経済の「伸びしろ」は、生産性大改革にある。 この非効率を直せば、GDP1・5倍=600兆円突破など楽勝だ! 先進国最下位に落ちぶれた日本の生産性。昭和の常識に縛られた結果、国際競争力がどんどん失われています。 とりわけ融通がきかない日本の観光サービス。顧客の要望に柔軟に対応できず「上から目線」が目立つ。著者は数々の政府委員や 顧問を務める中で、問題の所在を見定め、働きかけていきました。すると、少しずつではあるが、業界は変わり始めたのです。 観光業の進化を起爆剤に、サービス産業改革を成し遂げれば、「失われた25年」の遅れの9割は取り戻せる。 そう確信した著者が、日本経済再建の新たな処方せんを書きました。 「日本型経営」や日本人の特殊性をいくら言挙げしようと、まったく成長できていないことは、平成の経済低迷で実証済みです。 決めたことを実行できない、他人の時間を盗む、ことなかれ主義、論理的思考が苦手、クレームに弱い…企業経営と政策提案の 現場で見た、「日本病」克服の道を語ります。 <目次より> 第一章 非効率大国ニッポン 第二章 観光をサービス産業改革の起爆剤に 第三章 危険な「海外で人気の日本文化」幻想 第四章 論理的思考と変化が大の苦手 第五章 形式主義と事なかれで「失われた二十年」が長引く 第六章 感情論を止めて今すぐ実行を 結論 変化を受け入れられる国へ

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書はデーン手術を主要なテーマとして3次元トポロジーを展開する初の本格的な教科書である。デーン手術誕生から最新の話題まで、デーン手術に関する研究テーマがほぼ網羅されており、3次元トポロジーで重要なザイフェルト多様体と双曲多様体、さらにトーラス分解をデーン手術と関連させることでより明確に理解できるよう構成されている。三角形分割問題、基本予想、平滑化問題などTOP圏、PL圏、DIFF圏における多様体の間の関係については独立した章を設け、通常あまり触れられることのない話題についても解説を試みた。 読者対象は学部上級生から研究者までを想定しており、基本的な内容から最先端の内容まで学ぶことができる。証明や細かな議論を飛ばして読めば、デーン手術を中心とした3次元トポロジーの大まかな流れをつかむこともできる。 なお、カラー図版を豊富に用いることで、より理解しやすくなるよう心掛けた。本書で3次元トポロジーの世界を楽しんでほしい。 ※本文フルカラー

“とある弁当屋”を舞台に、いま話題のデータサイエンティストが活躍するユニークな統計の入門書! 本書では、物語風に統計解析の目的と方法を解説します。具体的には、最近注目を浴びている「データサイエンティスト」を主人公にみたて、顧客であるお弁当屋さんの売上向上を目指して活躍するという筋立てです。主人公が、お店の看板娘に解説するという形式で、統計の基礎概念、方法論、また応用について懇切丁寧に解き明かします。通勤通学の電車の中でも通読できるよう、できるだけ単純化した説明を試みました。そこで、机に向かってじっくり本書の内容を復習したいという読者には、サポートサイトを用意する予定です。統計学なんかまるで縁がなかった、習ったかもしれないけどもう忘れたという社会人や大学生、数学Iの「データの分析」がわけ分からんという高校生に贈ります。

「質問力」が人材と組織の能力を引き出す！ 人と組織が成長するために、何がいちばん必要だろうか 私がそう問われたなら、迷うことなくそれは、「問いかける力」だと答える。 これは、長年、プロ野球の監督として人材育成の現場に携わり、 自分もプレーヤーとして能力開発に懸命に取り組んできた私の確信だ。 人の成長、組織力の向上は、なぜ」と問いかけることが原点となって始動する。 「なぜ」と自問することで人は成長し、 「なぜ」とリーダーが問うことで人材も組織も潜在能力を開花させる。 人生とは、「なぜ」の積み重ねで発展していくものなのだ。 たった一つの「なぜ」が人生を大きく変える 日々、どのような問題意識、疑問をもつものが伸びていくのか。 どのようなリーダーの問いかけが、人材と組織の能力を伸ばすのか。 また、人を成長へと駆り立てる「なぜ」を、日々の生活の中で察知する「感性」の鍛え方とは。 ノムラ流「問いかけ」の技術を明かす。 2020年2月11日に逝去された著者の、亡くなられる6日前のラストインタビューを書籍化。 第１章　伸びる人は「問いかける力」をもっている ・うまくいった理由を追究する ・うまい人に遭遇したときこそ自分自身に問う ・その技術の核心が何かを探究する ・伸びる人の問いかけ方 ・「深い質問」と「浅い質問」の違い など 第２章　「問いかけ」で潜在能力が開花する ・育成に必要なのは「指導」ではなく「問いかけ」だ ・「根拠」を常に問うことで人は成長する ・潜在能力を発揮させる問いかけ ・やる気を失いかけたものへの問いかけ ・目標を問えば人は伸びていく ・原理原則を問うて、問題意識を喚起する ・「ぼやき」とは考えるきっかけをつくる問いかけだ ・「人生とは何か」の問いから自分の仕事を考える など 第３章　「問いかけ」で組織を伸ばす ・仕事への取り組み方が変わる問いかけ ・自分の処遇に不満をもつものへの問いかけ ・「〇〇だったらどう考えるか」という問い ・「あの人に話を聞いたらどうか」という問いかけの効果 ・「相手の嫌がることは何か」という問い など 第４章　「感性」を鍛えると人は成長する ・「感じる力」を磨くことが、問いかける力を向上させる ・無難型人間をやめてみないか ・伸びていく人のデータの見方 ・模倣することで問題意識は高まる ・感性を鋭くする読書法 ・「計画・実行・確認」が伸びる人の基本 など

プレゼンがうまくいかない原因は 「話しすぎ」だった 社内外を問わず、人に熱意と情報を伝えて協力してもらうこと、 すなわちプレゼン力は、最重要ビジネススキルです。 自分の思惑どおりに人を動かしたいと思うと、 どうしても「伝えよう」としてしまいがちです。 でもそうすればするほど、 相手の協力は得られなくなってしまいます。 そこで本書が提案するプレゼン成功の秘訣は、 相手が本当に求めていることを見極めるために 徹底的に「聞く」ことです。 「聞く」姿勢で臨むと、 相手も自然とこちらの話を聞いてくれる姿勢になるのです。 本書ではプレゼンの規模やリアル・オンラインを問わずに 「聞く」プレゼンを実践できるようになるための 30個のスキルを紹介します。 次のような悩みを持っている方には、とくにおすすめの一冊です。 ・自分の話を聞いてもらっていないと感じる ・オンラインでのプレゼン作法がわからない ・プレゼン力をもっと高めたい ・相手の行動に直結するプレゼンスキルを知りたい 〈目次概要〉 　序章　聞くことが圧倒的に大切な理由 第1部　自分に聞く技術 　第1章　自分が本当に伝えたいことを明確にする 　第2章　自分自身をよく聞ける状態にもっていく 第2部　相手に聞く技術 　第3章　相手の人間観を聞く 　第4章　相手が手にしたい目的を聞く 第3部　場に聞く技術 　第5章　場に働く力を知る 　第6章　つかみどころのない場を捉えるには 第4部　自分、相手、場に影響を与えるプレゼンスキル30 　第7章　プレゼンスキルを凝縮したピラミッドモデル 　第8章　印象（プレゼンス）　～場に影響を与える自身の印象を整える～ 　第9章　構造（ストラクチャー）　～場にインパクトを与える順序、構成～ 　第10章　内容（コンテンツ）　～場の共感を紡ぐキラーメッセージ～ 　第11章　伝え方（デリバリー）　～場の心をわしづかみにする表現技術～ 　第12章　つながり方（インタラクション）　～双方向の開かれた関係性～ 第5部　プレゼン現場で役立つQ&A集 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。